基于轴辐网络的应急设施布局优化理论与应用-遗传算法步骤

2025-09-30 理论教育版权反馈

【摘要】：遗传算法对问题的可行解进行编码，通过适应度函数构成优胜劣汰、适者生存的“自然环境”，种群通过遗传、交换、突变等不断演化，产生出新的更加优良的种群，这样经过若干代的进化，最终求得问题的最优解。遗传算法步骤[103]如下：STEP1：选择问题的一个编码；给出一个有N个染色体的初始群体POP，t=1；STEP2：对群体中POP中的每一个染色体popi计算它的适应度函数，fi=fitness[popi]；STEP3：若停止规则满足，则算法停止；否则，计算概率；，2，…

遗传算法是基于随机搜索的最优化启发式算法，是模仿自然界生物进化的过程的算法（Goldberg，1989），被广泛应用于解决各类最优化问题。遗传算法对问题的可行解进行编码，通过适应度函数构成优胜劣汰、适者生存的“自然环境”，种群通过遗传、交换、突变等不断演化，产生出新的更加优良的种群，这样经过若干代的进化，最终求得问题的最优解。遗传算法步骤[103]如下：

STEP1：选择问题的一个编码；给出一个有N个染色体的初始群体POP（1），t=1；

STEP2：对群体中POP（t）中的每一个染色体popi（t）计算它的适应度函数，fi=fitness[popi（t）]；

STEP3：若停止规则满足，则算法停止；否则，计算概率； pagenumber_ebook=48,pagenumber_book=38 ，2，…，N，并以概率分布从POP（t）中随机选出一些染色体构成一个种群：New POP（t+1）={popi（t）|j=1，2，…N}；(https://www.chuimin.cn)

注：New POP（t+1）集合中可能重复POP（t）中的一个元素；

STEP4：通过交换，得到一个有N个染色体的CrossPOP（t+1）；

STEP5：以一个较小的概率p，使得染色体的以讹基因发生变异，形成MutPOP（t+1）；t∶t+1，一个新的群体POP（t）=MutPOP（t+1）；返回STEP2。

基于轴辐网络的应急设施布局优化理论与应用-遗传算法步骤

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